Specialized

提到 Jetbrains 这家公司，相信搞开发的同学应该都不陌生。 该公司盛产各种编程 IDE 和开发工具，虽然2000年才成立，到现在却已经发布了超 30 款世界顶级的编程软件，同时也收获了来自全球

概述分类讲解机器学习算法原理，深度解析决策树、贝叶斯算法、逻辑回归、梯度下降、集成学习、k最近邻、支持向量机等，并给出Python实现源程序，同时分享以实战为导向的Kaggle进阶指南，将机器学习应用

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。 一、前言 近期在实际项目中使用到了PID控制算法，于是就该算法做一总结。 二、PID控制算法详解 2.1 比例控制算法 例子: 假设一个水缸，需要

博主是工业互联网行码农一枚，工业场景使用频率最高的控制算法非PID莫属。很多同学在学习PID的时候，会被繁杂的数学公式吓倒，今天我们就抛开数学公式，用逻辑和例子给大家讲明白“到底什么是PID”？

DLib库：一个机器学习的开源库，包含了机器学习的很多算法，使用起来很方便，直接包含头文件即可，并且不依赖于其他库（自带图像编解码库源码）Dlib可以帮助您创建很多复杂的机器学习方面的软件来帮助

本文从知识的输入，到文章结构的安排，再到画图，下笔直至最后的完成花费了两周时间，参考了很多资料，把一些资料中比较好的观点融入文章之中，用通俗的语言带你了解transformer，希望你能够有所收获！

上节咱们学习了kNN分类器，今天介绍一个更高级的分类方法——卷积神经网络CNN，并学习用CNN实现图像的分类。作为深度学习的基础，CNN可太重要了，在图像分类、目标检测、语义分割、实例分割等领域随处见

之前介绍过CNN的基本结构，今天就带领大家利用pytorch手把手搭建全连接神经网络，在实战中学习使用梯度下降、后向传播、Dropout这些非常重要的训练优化方法减少过拟合现象，实现物品的多分类。

*欢迎来到我们的系列博客《Python全景系列》！在这个系列中，我们将带领你从Python的基础知识开始，一步步深入到高级话题，帮助你掌握这门强大而灵活的编程语言！*